asic-to-fpga 文章 進入asic-to-fpga技術(shù)社區(qū)
Vision HDL Toolbox功能增加，適用于高達8k分辨率的幀尺寸和高幀率視頻
- MathWorks近日宣布，隨著?2019b 發(fā)行版的 MATLAB?和?Simulink?產(chǎn)品系列最近上市，Vision HDL Toolbox提供對在 FPGA?上處理高幀率?(HFR)?和高分辨率視頻的原生多像素流處理支持。視頻、圖像處理和 FPGA 設計工程師在處理 240fps 或更高分辨率的 4k?或 8k?視頻時可以加快權(quán)衡表現(xiàn)和實現(xiàn)的探索和仿真速度。為幫助實時處理工業(yè)檢測、醫(yī)學成像以及情報、監(jiān)控、和偵
- 關(guān)鍵字： ASIC 視覺系統(tǒng)
進軍數(shù)據(jù)中心，F(xiàn)PGA需要做這些轉(zhuǎn)變
- 這兩年，賽靈思提出了“數(shù)據(jù)中心為先”戰(zhàn)略，推出了加速卡，以及ACAP（自適應計算平臺），成立了數(shù)據(jù)中心事業(yè)部。這家傳統(tǒng)的FPGA、SoC芯片廠商，如何看待數(shù)據(jù)中心的機會？面對的挑戰(zhàn)是什么？為此，電子產(chǎn)品世界等媒體訪問賽靈思執(zhí)行副總裁兼數(shù)據(jù)中心事業(yè)部總經(jīng)理Salil Raje。賽靈思 執(zhí)行副總裁兼數(shù)據(jù)中心事業(yè)部總經(jīng)理 Salil Raje1 三個層面的機會賽靈思“數(shù)據(jù)中心為先”戰(zhàn)略包括3個細分層面：計算，網(wǎng)絡，存儲。其中最大的市場規(guī)模是計算，2025年預計會達到70~80億美元的總體規(guī)模；另外2個領域，
- 關(guān)鍵字： FPGA 自適應 加速器
安路科技：面對新冠肺炎，F(xiàn)PGA能做什么？
- 2020年伊始，新型冠狀病毒肺炎突然爆發(fā)并迅速蔓延，嚴格的防控措施成了這場戰(zhàn)“疫”的關(guān)鍵。而隨著春節(jié)后大流量的返程，工廠也陸續(xù)開工，車站、機場、工業(yè)園區(qū)、廠區(qū)、社區(qū)的出入口人多復雜，防控難度進一步加大。傳統(tǒng)的一對一測溫防控，效率很低，還容易導致人群聚集。通過紅外熱成像儀，提高測溫的準確性的同時又能極大提高人群通行量，是急需補充的關(guān)鍵設備。安路科技是中國本土的FPGA供應商，本文給出了一種基于FPGA的實時紅外圖像測溫系統(tǒng)的設計方案。系統(tǒng)工作原理：紅外傳感器探測熱量的輻射，并轉(zhuǎn)換為電信號，該信號由高速ADC
- 關(guān)鍵字： FPGA 紅外 測溫
具可編程補償功能的高效率、高密度 PSM μModule 穩(wěn)壓器
- FPGA 開發(fā)板、以及原型設計、測試和測量應用需要多功能高密度電源解決方案。LTM4678是一款具有數(shù)字電源系統(tǒng)管理 (PSM) 功能的 16 mm x 16 mm 小尺寸雙路 25 A 或單路 50 A μModule? 穩(wěn)壓器。該器件具有：u? 雙數(shù)字可調(diào)模擬環(huán)路和一個用于控制及監(jiān)控的數(shù)字接口。u? 寬輸入電壓范圍：4.5 V 至 16 Vu? 寬輸出電壓范圍：0.5 V 至 3.3 Vu? 在整個溫度范圍內(nèi)具有 ±0.5% 的最大 DC 輸出誤差u?
- 關(guān)鍵字： PSM FPGA
具有突破性、可擴展、直觀易用的上電時序系統(tǒng)可加快設計和調(diào)試速度
- 簡介各行各業(yè)的電子系統(tǒng)都變得越來越復雜，這已經(jīng)不是什么秘密。至于這種復雜性如何滲透到電源設計中，卻不是那么明顯。例如，功能復雜性一般通過使用ASIC、FPGA和微處理器來解決，在更小的外形尺寸中融入更豐富的應用特性。這些設備向電源系統(tǒng)提供不同的數(shù)字負載，要求使用不同功率等級的多種電壓軌，每一種都具有高度個性化的電壓軌容差。同樣，正確的電源開啟和關(guān)斷時序也很重要。隨著時間推移，電路板上電壓軌的數(shù)量成倍增加，使得電源系統(tǒng)的時序設計和調(diào)試變得更加復雜?？蓴U展性應用電路板所需的電壓軌數(shù)量與電路板的復雜度緊密關(guān)聯(lián)。
- 關(guān)鍵字： ASIC FPGA
EdgeBoard中“活靈活現(xiàn)”的算子
- 背景介紹數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能技術(shù)的三大要素。其中，算力體現(xiàn)著人工智能(AI)技術(shù)具體實現(xiàn)的能力，實現(xiàn)載體主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四類器件。CPU基于馮諾依曼架構(gòu)，雖然靈活，卻延遲很大，在推理和訓練過程中主要完成其擅長的控制和調(diào)度類任務。GPU以犧牲靈活性為代價來提高計算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其對于推理環(huán)節(jié)，并行度的優(yōu)勢并不能完全發(fā)揮。專用ASIC芯片開發(fā)周期長，資金投入大，由于其結(jié)構(gòu)固化無法適應目前快速演進的AI算法。FPGA因其高性能、低功耗、低延遲、靈活可重配的特性，被廣
- 關(guān)鍵字： FPGA AI
一種基于VPX架構(gòu)的高速寬帶通信平臺設計
- 衛(wèi)一然，趙國柄，朱鐵林（天津航天中為數(shù)據(jù)系統(tǒng)科技有限公司，天津?300475） 摘?要：介紹了一種基于VPX架構(gòu)的高速寬帶數(shù)據(jù)通信平臺，平臺的核心是機載和地面收發(fā)信機，收發(fā)信機內(nèi)各功能板卡的主要控制器是FPGA。發(fā)射端對信息序列進行打包、信道編碼、交織和調(diào)制；接收端對信號進行解調(diào)、解交織、解碼、同步等操作。還原后的信息上傳至上位機進行分析?！ ￡P(guān)鍵詞：VPX架構(gòu)；FPGA；高速寬帶；通信平臺 0 引言 隨著無人機技術(shù)和高分載荷等應用技術(shù)的發(fā)展成熟，海洋、林業(yè)、住建、資源、測繪、公安等各行業(yè)對高分
- 關(guān)鍵字： 202001 VPX架構(gòu) FPGA 高速寬帶 通信平臺
全新CrossLinkPlus FPGA，簡化基于MIPI的視覺系統(tǒng)開發(fā)
- 如今，嵌入式視覺系統(tǒng)設計師需要迎合眾多市場趨勢。例如，現(xiàn)在的設計使用的傳感器越來越多，便于收集更多數(shù)據(jù)或?qū)崿F(xiàn)新的功能。比如在汽車市場，幾十年前，汽車廠商在車輛上安裝一個備份攝像頭就算是創(chuàng)新之舉了，而現(xiàn)在他們已經(jīng)開始將攝像頭用于道路偏離監(jiān)控、速度標志牌識別和其他眾多智能駕駛應用。同時，嵌入式視覺系統(tǒng)設計師正逐漸采用符合移動產(chǎn)業(yè)處理器接口（MIPI）聯(lián)盟標準的組件。 MIPI起初是為移動市場開發(fā)的，它定義了移動設備的設計人員在在構(gòu)建高性能、高成本效益、可靠的移動解決方案時所需的硬件和軟件接口標準。在過去幾年中
- 關(guān)鍵字： FPGA 視覺
LabViewFPGA數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)
- 數(shù)據(jù)傳輸就是依照適當?shù)囊?guī)程，經(jīng)過一條或多條鏈路，在數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)宿之間傳送數(shù)據(jù)的過程。也表示借助信道上的信號將數(shù)據(jù)從一處送往另一處的操作?；趌abviewFPGA數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)是基于網(wǎng)絡傳輸?shù)囊环N，它具有TCP傳輸和UDP傳輸兩種方式，為了保證傳輸過程中不產(chǎn)生數(shù)據(jù)丟失，本文通過重新構(gòu)造數(shù)據(jù)類型并通過打包與接包的方式進行數(shù)據(jù)交換，保證了數(shù)據(jù)在高速采樣條件下的連續(xù)性與穩(wěn)定性，為底層FPGA硬件向上位機數(shù)據(jù)交換提供了一種嶄新的模式。
- 關(guān)鍵字： FPGA labview TCP/IP UDP 數(shù)據(jù)復用
Microchip公布基于RISC-V的低功耗PolarFire SoC FPGA產(chǎn)品系列的詳細信息，并啟動早期使用計劃
- 計算密集型網(wǎng)關(guān)和邊緣設備的趨勢正在推動傳統(tǒng)確定性控制應用程序與額外嵌入式處理功能的集成需求，后者是開發(fā)智能安全連接系統(tǒng)所必須的組件。針對這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）啟動了PolarFire?片上系統(tǒng)（SoC）現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）早期使用計劃（EAP）。新產(chǎn)品依托屢獲殊榮的中等密度PolarFire FPGA系列產(chǎn)品打造而成，提供全球首款基于RISC-V的強化型實時微處理器子系統(tǒng)，同時支持Linux?操作系統(tǒng)，為嵌入式系統(tǒng)帶來一流的低功耗、熱效率和
- 關(guān)鍵字： FPGA RISC-V
FPGA用于AI的優(yōu)勢
- 問：AI的技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？答：Achronix目前關(guān)注的重點主要放在數(shù)據(jù)中心中的機器學習上。然而，隨著工業(yè)應用領域中人工智能（AI）的興起，處理將需要向邊緣遷移，以減少延遲并實現(xiàn)網(wǎng)絡流量最小化。機器學習（ML）處理的特征隨著處理向邊緣遷移而改變；通常情況下，計算更多地側(cè)重于推理，而不是訓練，盡管這并沒有將增強學習和邊緣訓練等新模式出現(xiàn)排除在外。功耗在邊緣受到更多限制，每瓦特的性能通常是一種比原始性能更有用的衡量指標。數(shù)字格式也能夠被數(shù)量化以提高處理效率，其中浮點數(shù)將被優(yōu)化浮點數(shù)（例如bfloat16或塊浮
- 關(guān)鍵字： FPGA AI
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